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基于生态足迹的格网化生态承载力评价——以衡水市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
针对行政单元生态承载力评价不能精细反映区域内部生态状况的差异和局部细节特征的问题，难以满足精细管控生态承载力的需要，本文提出了格网化生态承载力评价方法。基于生态足迹模型，结合人口空间分布模型，借助GIS空间分析技术，从格网角度对生态足迹和生态承载力进行定量估算与空间格局分析，并以衡水市为例进行试验验证。结果表明，格网尺度生态承载力评价方法与区域生态承载力评价方法相比更符合真实情况。从格网尺度看，衡水市生态足迹分布圈层特点，生态承载力呈离散分布特征。生态赤字状况表现出明显的异质性，沿滏东排河和滏阳河两侧呈条带状分布。衡水市大部分地区处于生态赤字临界状态，生态状况亟须得到保护。 相似文献
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基于居民点密度的人口密度空间化 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种基于居民点密度的人口密度空间化方法。以江苏省人口数据空间化为例,在采用核密度估计法得到江苏省镇(乡、街道)居民点密度后,运用基于居民点密度的人口密度空间化计算公式获得江苏省1 000m×1 000m的人口密度格网图,结果表明:江苏省人口分布的热点地区正是在建的三大都市圈(苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈),其中苏锡常都市圈的人口分布呈现各向异性,而南京和徐州都市圈的人口分布则表现为各向同性;人口密度不仅取决于居民点密度,还与平均每个居民点的人口数密切相关,居民点密度大的区域的人口密度不一定大,居民点密度小的区域的人口密度也不一定小。 相似文献
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Recently,the expertise accumulated in the field of geovisualization has found application in the visualization of abstract multidimensional data,on the basis of methods called spatialization methods.Spatialization methods aim at visualizing multidimensional data into low-dimensional representational spaces by making use of spatial metaphors and applying dimension reduction techniques.Spatial metaphors are able to provide a metaphoric framework for the visualization of information at different levels of gran... 相似文献
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探讨了基于作息空间思想的人口统计数据空间化方法。定义居住和工作的活动空间范围为作息空间,并结合土地利用类型数据和泰森多边形构建了作息空间,以作息空间人口密度作为人口空间分布的表达方式。对辽宁省2005年人口统计数据进行了实例分析,精度优于传统的面积权重内插法,结果的地图渲染能够表现受自然因素和社会经济因素影响的人口分布特征。该方法不涉及复杂的权重计算过程,也可以避免主观因素的干扰,简单易行,有较强的实用性。 相似文献
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多年平均气温数据空间化误差的尺度效应 总被引：1，自引：0，他引：1
属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。 相似文献
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基于GIS的区县级暴雨洪涝风险评估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在全球变暖大背景下,极端灾害性天气事件频繁发生,其中以暴雨洪涝灾害表现最为明显。文章基于灾害系统理论及风险评估原理,利用基础地理数据、气象数据、社会经济数据、历史灾情数据等,分别从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个评价指标,建立基于评价因子的暴雨洪涝风险评估模型,并指出区县级暴雨洪涝风险评估需要解决的重点问题包括数据空间化、气象数据的序列延长、参数的确定等。最后以暴雨洪涝多发地区福建省石狮市（县级市）为研究区,利用GIS技术生成100 m×100 m分辨率的致灾因子危险性空间分布图、孕灾环境敏感性空间分布图、承灾体易损性空间分布图、防灾减灾能力空间分布图、暴雨洪涝风险评估空间分布图。结果显示：风险最高地区主要位于湖滨街道和凤里街道;其次是祥芝镇东部和西部,灵秀镇大部份地区、蚶江镇中南部、宝盖镇中南部和锦尚镇大部分地区;风险较低的地区主要是蚶江镇北部、宝盖镇北部和永宁镇大部分地区。 相似文献
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DEVELOPMENT OF EARTHQUAKE EMERGENCY DISASTER INFORMATION PRE-EVALUATION DATA BASED ON KM GRID 
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下载免费PDF全文 After an earthquake, earthquake emergency response and rescue is one of the effective ways to reduce casualties from the earthquake. Earthquake emergency disaster information is one of crucial factors to effectively guide the rescue work. However, there is a "black box effect" on the emergency disaster information acquisition after an earthquake, which means real-time earthquake disaster information is insufficient. Hazard estimates are usually used as a substitute for the real-time disaster information in the "black box" period. However, it is subject to the accuracy and speed of the estimation.
The development of the km grid technology provides good prospect to solve this problem. The paper suggests to develop earthquake disaster information pre-estimation data with the support of the km grid technology. The definition and source of the pre-estimation data are introduced and its possibility in improving the estimation speed and accuracy are analyzed theoretically.
Then, we elaborate the calculation model of the pre-estimation data. The framework of the model includes disaster-bearing body data, disaster-causing factors used in calculation and calculation formula. The disaster-bearing body data in km grid format are introduced, including population data in km grid format and building data in km grid format. Then the four elements of the earthquake(earthquake occurrence time, earthquake location, earthquake magnitude and focal depth)are selected as disaster-causing factors for calculation. Map algebra method is used to realize the calculation model in which calculation parameters are associated with base map in the km grid format. So the pre-estimation data are developed by python and ArcGIS, which includes building damage dataset(100 layers), death toll dataset(10 layers)and direct economic loss dataset(5 layers).
Finally, the pre-estimation data based method for earthquake emergency disaster information estimation is presented. With the support of this method, two real earthquake cases are used to validate the effect of the pre-estimation data. The validation results show the pre-estimation data can not only significantly improve the speed of the estimation but also greatly improve the accuracy of the estimation. Another good result is found in the validation process that with the support of the pre-estimation data, the estimated result can display the spatial distribution of the disaster information, which will effectively aid earthquake emergency response and rescues. 相似文献
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基于栅格的安徽省人口－经济耦合关联及地形梯度差异 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2018年的人口数据和经济数据,采用土地利用影响模型对社会经济指标空间化,探讨安徽省人口－经济空间关系对地形的响应。结果表明：1）空间化模型预测的人口和经济密度能够反映实际状况,并将人口－经济空间关系划分为超前型、滞后型和协调型3种类型。皖南山区以滞后型为主,经济集聚滞后于人口集聚;皖北地区以协调型为主,人口和经济发展处于平衡状态;皖中地区以超前型为主,经济集聚大于人口集聚;2）随着地形因子的变化,地形对人口的影响强于经济。海拔＞100 m,坡度＞6°,地形起伏度＞50 m的区域,属于经济集聚滞后于人口集聚的重点关注区域,主要分布在金寨县、霍山县、岳西县和太湖县等大别山核心区和池州市、黄山市和宣城市境内等皖南山区;3）人口－经济空间关系与地形有一定的空间相关性。总体上,随着海拔升高、坡度和地形起伏度增大,超前型面积占比越来越低,滞后型面积占比越来越高,协调型面积占比基本处于稳定。这可能是由于高低起伏的地表特征不仅对农业机械化产生显著的阻隔效应,使第一产业发展受限,且对基础设施建设、招商引资和产业布局有显著影响,弱化了地区经济优势。 相似文献
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基于栅格的豫西山区地形起伏特征及其对人口和经济的影响 总被引：6，自引：0，他引：6
地形起伏是约束山区人口分布和经济发展的关键因素,尤其在山地平原过渡带其约束作用更为显著。以位于秦岭-黄淮平原过渡带的豫西山区为例,基于200 m分辨率DEM数据,采用均值变点法确定地形起伏度的最佳统计单元,并提取地形起伏度;以1∶10万土地利用、乡镇人口和县域各产业数据为基础,建立人口和经济空间化模型,同时生成200 m分辨率的栅格人口和经济密度图;在系统分析地形起伏度、人口和经济密度空间分布规律的基础上,借助统计分析方法基于栅格单元定量揭示了地形起伏度对人口和经济的影响,并与其他地形因子的影响进行对比分析。结果表明：① 豫西山区地形起伏度以低值为主,58.6%的区域地形起伏度小于等于0.5个基准山体的高度（相对高差≤ 250 m）;空间上呈西高东低、中间高南北低的格局,与海拔、坡度均呈较强的正相关,且与坡度的相关性更大。② 被选作验证的人口和经济数据与对应模拟值的线性拟合度分别为0.943和0.909,表明空间化结果能反映人口和经济分布的实际状况。③ 地形起伏度对人口和经济的影响强于其他地形因子的影响,与人口密度和经济密度呈较好的对数拟合关系,拟合度分别为0.911和0.874;豫西山区88.65%的人口居住在地形起伏度不超过0.5的地区,88.03%的生产总值分布在地形起伏度不超过0.3的地区。相对人口分布,研究区的经济发展向地形起伏度低值区的集聚态势更加明显。 相似文献
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针对传统的人口空间化方法存在数据源多、模型复杂、忽视居住建筑类型的影响等问题,提出了一种以居住建筑作为人口分布参考的人口空间化方法。在地理国情普查数据的支持下,文章选取株洲市境内的18个乡镇为研究区。首先,将研究区内的居住建筑重分类为多层房屋、低矮房屋和废弃房屋,采用最小二乘法求算各类居住建筑的居住密度。然后,根据各乡镇人口估计值的相对误差对各乡镇各类居住建筑的居住密度进行修正。最后,运用GIS的叠加分析技术得到250m格网人口密度图。检验结果表明,人口估计值与人口统计值的线性拟合斜率为0.965,另外基于居住建筑重分类的人口空间化方法使得人口估计精度较未重分类时有了明显提高。 相似文献